AI助力Figma汉化插件开发:一键生成多语言UI

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个Figma插件,能够自动识别Figma界面中的英文文本元素,并使用AI翻译API将其转换为中文。要求插件支持批量翻译、翻译记忆库功能,并能保持原有UI元素的样式和布局不变。插件应提供翻译质量检查功能,允许用户手动修正不准确的翻译结果。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一名经常使用Figma的设计师,语言障碍一直是个头疼的问题。国际版的Figma界面全是英文,对于非英语母语的设计师来说,每次找功能都要费一番功夫。最近我发现用AI技术可以快速开发一个Figma汉化插件,不仅能自动翻译界面,还能保持原有布局,简直太方便了!下面分享下我的开发心得。

1. 插件核心功能设计

这个汉化插件的核心是要解决三个问题:

  • 自动识别Figma界面中的文本元素
  • 调用AI翻译API进行精准翻译
  • 保持原有UI元素的样式不变

我最初的想法是做一个简单的文本替换工具,但很快发现Figma的文本元素分布在各个层级,单纯的查找替换会破坏布局。于是决定采用更智能的方式。

2. 技术实现方案

经过调研,我确定了以下技术路线:

  1. 使用Figma Plugin API获取当前文档中的所有文本节点
  2. 对文本内容进行分类,区分UI控件文字和设计内容
  3. 通过AI翻译API进行批量翻译
  4. 建立翻译记忆库存储常用术语
  5. 添加人工校对功能

最关键的难点在于如何准确识别需要翻译的UI文本,而不是设计师创作的内容。这里我采用了基于上下文的分类算法,通过分析文本所在位置、样式等特征来判断。

3. AI翻译集成

为了让翻译更准确,我对比了几种方案:

  • 直接使用机器翻译API
  • 结合术语库的定制化翻译
  • 基于大语言模型的语境理解翻译

最终选择了第三种方案,因为它能更好地理解UI上下文。比如"Layer"在Figma中应该翻译为"图层"而非"层","Frame"应该译为"画框"而非"框架"。

4. 记忆库与质量检查

为了提高效率,插件还实现了:

  • 自动记忆用户确认过的翻译
  • 相似内容自动应用历史翻译
  • 差异对比视图方便校对

这个功能特别实用,随着使用次数的增加,翻译准确率会越来越高,需要手动修改的地方越来越少。

5. 实际应用效果

在实际使用中,这个插件可以:

  1. 一键汉化整个Figma界面
  2. 保持所有控件位置和样式不变
  3. 支持中英文快速切换
  4. 允许针对特定项目自定义术语

现在团队里的设计师都在用这个插件,再也不用担心看不懂英文菜单了。而且对于需要展示给客户看的原型,也能快速生成中文版本,工作效率提升了很多。

开发体验分享

整个开发过程最让我惊喜的是InsCode(快马)平台提供的便利。它的AI辅助功能帮我快速生成了插件的基础框架,内置的调试环境让我能立即看到修改效果。最棒的是可以一键部署测试版本,团队成员随时都能体验最新功能。

示例图片

如果你也想开发类似的工具,不妨试试这个平台,真的能省去很多配置环境的麻烦。整个开发过程比我预想的顺利很多,从构思到可用版本只用了不到一周时间。

未来我打算继续优化这个插件,比如增加更多语言支持,或者加入语音控制功能。AI技术的发展让这类工具开发变得越来越简单,相信很快每个人都能轻松制作自己需要的设计辅助工具。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个Figma插件,能够自动识别Figma界面中的英文文本元素,并使用AI翻译API将其转换为中文。要求插件支持批量翻译、翻译记忆库功能,并能保持原有UI元素的样式和布局不变。插件应提供翻译质量检查功能,允许用户手动修正不准确的翻译结果。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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